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3.谷歌AI天气神算登Nature：30秒模拟22天天气，效率暴涨10万倍！源码

natureԴ?源码?

       计算病理学中的深度学习算法正逐步改变医学诊断。然而，源码缺乏可重复性和可重用性限制了这些技术在临床应用中的源码广泛实施。Nature Medicine上的源码vc 聊天软件 源码一篇文章强调了提升算法这两方面特性的重要性，以促进快速、源码可持续的源码领域发展。

       本文评估了年1月至年3月间篇同行评审文章中算法的源码可重复性和可重用性，发现只有%的源码论文提供了代码。这些论文在不同层面提供了支持计算病理学的源码算法，如组织类型分割、源码winform报表源码细胞级特征定量分析、源码基因改变预测以及肿瘤分级、源码分期和预后信息提取。源码

       为了提高可重复性和可重用性，建议让临床医生参与模型开发过程，共享数据和代码，并记录预处理和模型训练步骤。评估和出版时，应综合考虑预测准确性、模型校准、稳健性、定位ak源码简单性和可解释性。最后，应通过GitHub、Zenodo或深度学习模型专用资源库如ModelZoo公开发布模型，促进算法的重复使用。

       尽管GitHub是广泛使用的代码归档平台，但不应忽视其他资源。Zenodo和ModelZoo等平台提供了额外的检索途径。Docker或CodeOcean容器系统能够简化模型评估过程，加快不同机构用户和开发人员的评估速度。

       通过实施上述建议，科幻网站源码计算病理学领域有望实现算法的持久可用性，满足临床医生对可解释性、可用性和稳健性的需求。这将充分发挥算法在诊断医学领域的潜力，推动计算病理学的进一步发展。

groovy教程

       本文将简要介绍如何入门Groovy编程，从创建项目到运行代码。首先，我们通过New -> Project -> Java Project创建一个Java项目，为源文件管理，建议在source文件夹中创建java和groovy两个子文件夹，外汇黄金源码分别存放Java和Groovy源代码。

       接着，为项目添加Groovy支持至关重要。在项目右键菜单中选择"Groovy" -> "Add Groovy Nature"，这将引入Groovy Libraries，为项目集成Groovy功能。然后，我们可以在groovy源文件夹中右键，选择"New" -> "Other" -> "Groovy" -> "Groovy Class"，创建一个新的Groovy类。

       运行Groovy类同样简单。只需在源文件上右键，选择"Compile Groovy File"进行编译，再通过"Run As" -> "Groovy"运行。值得注意的是，Groovy语法的简洁性体现在即使文件中只有"println Hello World"这一行代码，程序也能正常运行。当然，为了显示Groovy与Java的兼容性，你也可以使用标准的Java语法编写HelloWorld类。

       总的来说，通过以上步骤，你已经具备了基本的Groovy项目创建和运行能力，可以开始探索Groovy语言的简练和便利之处了。

谷歌AI天气神算登Nature：秒模拟天天气，效率暴涨万倍！

       谷歌AI的天气预测能力在Nature上取得了重大突破，其研发的NeuralGCM模型实现了惊人的效率提升。这个基于机器学习与物理建模相结合的新模型，计算成本降低至传统模型的万倍，相当于高性能计算领域年的进步速度。对于2-天的天气预报，NeuralGCM的表现超越了最先进物理模型，且在模拟大气效率上展现了前所未有的优势。

       谷歌CEO在X平台上宣布，NeuralGCM不仅提高了气候建模的准确性，还为科学家们提供了一种预测气候变化的强有力工具。它不仅能够准确模拟地球大气，还能帮助解决全球变暖引发的一系列气候问题，如干旱、洪水和野火季节变化等。

       与传统的基于物理的大气环流模型相比，NeuralGCM通过神经网络学习小尺度天气变化的物理原理，避免了物理模型在处理小尺度气候变化和参数化近似上的局限。其采用的JAX数值求解器和在线优化，使得模型在预测稳定性上有了显著提升，能在TPU和GPU上高效运行，这在以前的机器学习气候模型中是罕见的。

       在经过大规模的实验验证后，NeuralGCM在1.4°分辨率下，其集成模型在5-天的气候预测准确度上超越了现有顶级模型，而且在长期气候预测和热带气旋模拟上也表现出色。谷歌团队已公开模型源代码，鼓励更多研究者利用这一工具进行气候研究。

       总的来说，NeuralGCM革新了气候建模领域，为未来可能的更长时间尺度预测，如长期天气和气候模拟，开辟了新的道路。尽管目前仅限于大气建模，但谷歌团队计划进一步扩展模型，将海洋和碳循环等因素纳入，以期实现更全面、准确的气候预测。